• 디지털융복합연구
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• 제15권11호
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• pp.433-440
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• 2017

본 연구는 SNS 이용자들의 자아정체성과 성격 특성이 SNS 이용행태와 정보행동(정보취득, 정보전달)에 미치는 영향을 알아보았다. 연구대상은 SNS를 이용하는 대학생 180명이며, 최종 완성된 171개의 설문지를 바탕으로 회귀분석과 상관관계 분석이 실시되었다. 먼저, 성격 5요인 중 성실성을 제외하고 개방성, 외향성, 친화성, 신경증 모두 SNS 이용행태와 정보행동에 관련이 있는 것으로 나타났다. 자아정체성 차원 중 사회적 정체성 지향성은 SNS 이용시간, 친구 수, 집단정체성은 정보취득과 유의미한 상관관계가 있었다. 더불어, SNS 정보행동 예측변인을 위한 다중회귀분석 결과, 정보취득의 예측변인은 SNS 이용시간, 개방성, 친화성, 자아정체성(집단 정체성)인 것으로 나타났다. 반면, 정보전달의 예측변인은 SNS 개수, 이용시간, 개방성, 신경성이었다. 정보전달 예측변인인 신경성은 본 연구에서 부적인 예측변인으로 신경성이 낮을수록 정보전달 활동을 많이 하는 것으로 분석되었다. 이는 기존 문헌의 연구결과와 다르게 나타나 추가연구가 필요하다.

• 한국지역지리학회지
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• 제22권3호
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• pp.655-665
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• 2016

공동체의 의미와 역할은 지속적으로 변화해왔다. 전통적인 근린 중심의 공동체 이론은 '근접성 없는 공동체' 개념으로 위협받아 왔고, 교통과 통신, 인터넷과 SNS의 변화를 포괄하면서 공동체의 근접성은 더 이상 공동체의 전제조건이 아니게 되었다. 이 연구는 '근접성 없는 공동체'의 틀로 공동체 이론의 전개과정을 고찰하고, 사례로서 충북 괴산에 위치한 탑골만화방의 공동체성과 공간적 특성을 사회네트워크분석(SNA) 기법을 활용하여 분석하였다. 탑골만화방은 서울, 대구, 부산, 김해, 청주, 상주 등 전국에서 방문하며, 지리적으로 확산되고 있다. 탑골만화방은 또한 공공공간으로서 개방되어 있고, '목적없는 공간'이기 때문에 방문객들이 자유롭게 여러 활동을 실험하는 장으로 기능한다. 탑골만화방은 지역 내 외부의 사람들이 관계를 맺으며 공간적 사회적으로 경계를 확장해나가는 공동체적 특성을 보여준다.

• 대한임상검사과학회지
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• 제47권1호
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• pp.46-50
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• 2015

The previous studies showed that the visual imagery activated the occipital and posterior inferior temporal area of the brain, and the damage to the occipital cortex impaired the visual mental imagery. We studied current-source distribution of electroencephalography (EEG) to observe neuronal activity during imagery tennis playing. Eleven healthy volunteers were enrolled. All volunteers were right-handed males and novices for tennis playing. The mean age of them was 24.9 years. The EEGs were recorded on the scalp electrodes located according to the International 10~20 System. The number of electrodes was 25 channels including subtemporal electrodes. The EEG recording session was 13 min including 5 segments: resting-I, scenery-slide show, resting-II, watching tennis-game video, and imagery-tennis playing. The recoding durations were 3, 2, 3, 2, and 3 min respectively. Five 'artifact free 3-sec segments' were selected in each segment of 'imagery-tennis playing' and 'resting-II'. We did the frequency domain analysis with the EEG segments using a distributed model of current-source analysis. The statistical-nonparametric maps (SnPMs) were obtained between the segments of 'imagery-tennis playing' and the segments of 'resting-II' (p<0.01). The significant change of current-source density was observed only in alpha-2 frequency band (10~12 Hz). The current-sourcedensity was increased in the hippocampus, parahippocampus, and occipital fusiform gyrus in the right cerebral hemisphere (p<0.01). Imaginary-tennis playing may activate the hippocampal-occipital alpha networks of nondominant hemisphere.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.622-635
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• 2018

MSNG은 모바일 커뮤니케이션을 통해 게임공간이 사회적 공간으로 확장될 수 있다는 가능성을 보여주며, 이용자간 네트워크를 더욱 돈독하게 함으로써 SNS의 장점과 게임의 재미가 한층 더 강화되는 경향을 나타내 주고 있다. 본 연구는 MSNG 측면에서의 주요 특성을 그래픽, 도전감, 보상으로 구분하고, 모바일 소셜 네트워크 서비스 측면에서의 주요 특성을 사회적 상호작용과 기술적 상호작용으로 구분한 후, MSNG의 특성이 상호작용과 사용자 만족에 어떤 영향을 미치는지에 대하여 실증적으로 검정하였다. 연구 결과 MSNG의 주요 특성인 그래픽과 도전감, 보상은 사회적 상호작용과 기술적 상호작용에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, MSNG의 사회적 상호작용과 기술적 상호작용 역시 사용자 만족에 모두 유의한 영향을 미치는 것으로 나타나, 본 연구의 가설은 모두 채택되었다. MSNG의 특성이 상호작용에 영향을 미치는 것은 MSNG의 실행과정에서 그래픽과 게임의 실행 과제, 그에 따른 보상 등을 통해서 피드백을 주고받기 때문인 것으로 판단되며, 이러한 상호작용은 다양한 사람들의 수평적이거나 순환적인 소통이 가능하게 함으로써 사용자의 만족은 증대되는 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.35-46
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• 2016

특정한 관심이나 활동을 공유하는 관계망을 구축해주는 온라인 서비스인 소셜네트워크서비스(SNS), 자신의 관심사에 따라 자유롭게 글, 사진, 동영상 등을 올릴 수 있는 공간인 블로그(Blog) 등은 자신을 알리고 표현하는 사회현상으로 자리 매김하고 있다. 이러한 SNS나 블로그를 통해 사용자들이 자유롭게 표현한 글들을 분석하여 의미있는 정보와 가치, 그리고 패턴을 찾기 위한 텍스트 마이닝(Text Mining), 오피니언 마이닝(Opinion Mining), 의미 분석(Semantic Analysis) 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한, 연구자들의 연구 효율을 보다 높이기 위하여 키워드 기반 연구들도 이루어져있다. 하지만 대부분의 연구들은 한글의 맞춤법에 많은 한계점을 나타내고 있다. 본 연구는 어근을 찾기 힘든 이상한 외계 언어, 무분별하게 표현되는 속어, 알기 힘든 한글 이모티콘 인터넷 언어, 마이닝 처리 과정에서 파악하기 어려운 단어들을 데이터베이스에 구축하여 데이터 사전 기반 마이닝 처리 기법의 한계를 극복하고자 한다. 특정 주제에 대한 주관적 견해로 구성된 블로그를 사례 분석 대상으로 연구를 진행하였으며 유니코드를 활용한 비표준어 추출은 텍스트 마이닝 처리에 유용함을 발견할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권9호
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• pp.417-422
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• 2016

인터넷 이용도가 높아지면서, SNS를 통한 인적 네트워크가 확산하고 있다. 최근 '좋아요' 버튼이 한정적이라는 의견을 개선해 6가지 감정 버튼이 새롭게 추가됐다. 추가된 6가지 감정에 관하여 잘 사용되고 있는지, 사용자가 쉽게 접근할 수 있는지, 널리 이용되고 있는지 더욱더 나은 서비스로 개선할 수 있도록 사용자의 이용성과 접근성에 대해 가장 사용 빈도 수가 높은 연령대인 20~30대 페이스북 사용자 35명을 대상으로 설문조사를 하였다. 그 결과, 6가지 감정표현에 대한 사용자들의 태도는 부정적인 반응이었으며, 이용 빈도가 낮은 편이었다. 의견에 따르면, 많은 사람들이 사용하는 것에 비례하여 다양한 표현방법보단 좀 더 간단한 감정표현 방법, 예를들어 6가지 감정 표현 보다는 2가지로 줄여 서비스를 제안한다면 사용자가 좀 더 쉽게 사용할 수 있을 것이며, 사용자 정보를 모으기 더 쉬울 것이라는 결론이 나왔다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제11권3호
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• pp.429-435
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• 2015

본 연구는 문헌조사와 통계 및 사례분석 등을 통하여 IS를 중심으로 발생되어진 국제테러에 대한 변화양상을 분석하고, 최근의 테러 동향과 공격방법들에 대하여 이해하며, 이를 통한 테러의 효과적인 대응방안을 마련 할 기초자료를 제공하기 위해 연구를 수행하였다. 따라서 그 연구의 결과는 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫 번째, 테러형태의 변화로써 자생테러를 중심으로 결합한 울프팩 테러로의 진화양상을 보이고 있다. 두 번째, 테러공격 대상의 확대와 잔인하고 무차별적인 테러공격을 통한 심리적 공포를 조성하는 성향을 띠고 있다. 세 번째, 사이버 공간에서 인터넷과 SNS의 네트워크를 조직의 홍보와 선전의 전략적 도구 수단으로 활용하고 있다. 넷째, 중동 뿐 아니라 아프리카 등의 다른 테러조직과의 연대를 통한 글로벌 테러조직의 형태를 취하고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2019년도 학술발표회
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• pp.121-121
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• 2019

특정 지역에 집중적으로 비가 내리는 현상인 국지성호우가 빈번히 발생함에 따라 하천 주변 사회기반시설의 침수 위험성이 증가하고 있다. 침수 위험성 판단 여부는 주로 수위정보를 이용하며 수위 예측은 대부분 수치모형을 이용한다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 RNN(Recurrent Neural Networks)기법 알고리즘을 활용하여 수위를 예측하였다. 연구대상지는 조위의 영향을 많이 받는 한강 전역을 대상으로 하였다. 2008년~2018년(10개년)의 실제 침수 피해 실적을 조사한 결과 잠수교, 한강대교, 청담대교 등에서 침수 피해 발생률이 높게 나타났고 SNS(Social Network Services)와 같은 비정형화 자료에서는 청담대교가 가장 많이 태그(Tag)되어 청담대교를 연구범위로 설정하였다. 본 연구에서는 Python에서 제공하는 Tensor flow Library를 이용하여 수위예측 알고리즘을 적용하였다. 데이터는 정형화 데이터와 비정형 데이터를 사용하였으며 정형화 데이터는 한강홍수 통제소나 기상청에서 제공하는 최근 10년간의 (2008~2018) 수위 및 강우량 자료를 수집하였다. 비정형화 데이터는 SNS를 이용하여 민간 정보를 수집하여 정형화된 자료와 함께 전체자료를 구축하였다. 민감도 분석을 통하여 모델의 은닉층(5), 학습률(0.02) 및 반복횟수(100)의 최적값을 설정하였고, 24시간 동안의 데이터를 이용하여 3시간 후의 수위를 예측하였다. 2008년~ 2017년 까지의 데이터는 학습 데이터로 사용하였으며 2018년의 수위를 예측 및 평가하였다. 2018년의 관측수위 자료와 비교한 결과 90% 이상의 데이터가 10% 이내의 오차를 나타내었으며, 첨두수위도 비교적 정확하게 예측되는 것을 확인하였다. 향후 수위와 강우량뿐만 아니라 다양한 인자들도 고려한다면 보다 신속하고 정확한 예측 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권1호
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• pp.58-66
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• 2022

인터넷 기술이 발전함에 따라 SNS 사용자가 늘어나고 있다. SNS의 대중화가 진행되면서 소셜 네트워크의 영향력과 익명성을 활용한 SNS형 범죄가 나날이 증가하고 있는 추세이다. 본 논문에서는 인스타그램에서 SNS형 범죄에 주로 이용되는 가짜 계정 분류를 위해 통계 데이터와 이미지 데이터를 이용하여 각각 기계학습 및 딥러닝(deep learning) 기법을 활용한 가짜 계정 분류 방법을 제안한다. 모델 학습에 사용된 SNS 계정 데이터는 자체적으로 수집하였으며, 수집된 데이터는 통계 데이터 및 이미지 데이터에 기반한다. 통계 데이터의 경우에는 기계학습 및 다층 퍼셉트론 기반으로 학습을 진행하였고, 이미지 데이터의 경우에는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기반으로 학습을 진행하였다. 학습을 진행한 결과 계정 분류에 대하여 정확도가 전반적으로 높게 나온 것을 확인하였다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권40호
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• pp.423-442
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• 2015

스마트폰과 태블릿 PC까지 끊임없이 변화하고 있는 디지털 콘텐츠 환경 속에서 소셜 네트워크 서비스는 우리 생활 속에 깊이 자리 잡고 있다. 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션은 다른 어플리케이션에 비해 다른 사람과의 공유 및 커뮤니케이션을 통한 네트워크를 구축한다는 점에서 개인적인 영역보다는 다른 사람과 함께 공유하는 영역이 많다. 이러한 소셜 네트워크 서비스의 다양성과 경쟁의 흐름은 사용자 경험을 파악하여 트렌드를 예상할 수 있으며, 사용자 만족도를 파악하여 더 나은 서비스의 발전을 기대할 수 있다. 본 연구는 SNS의 확대, 다양성 등의 변화가 있는 시점에서 앱스토어에 상위 링크된 페이스북과 인스타그램 두 어플리케이션을 분석하여 향후 효율적인 어플리케이션 개발 방향을 제시하고자 한다. 따라서 소셜 네트워크의 정보구조 설계자인 진스미스(GENE SMITH)가 제시한 소셜 소프트웨어의 7가지 요소를 기반으로 이론적 기초로 설정했으며, 이를 바탕으로 페이스북과 인스타그램의 기능적 요소를 분석하고 설문을 통한 장단점을 도출하여 연구를 진행했다. 인스타그램과 페이스북 동시 사용자를 대상으로 실증적 분석을 진행한 결과 커뮤니케이션, 신원, 그룹에 대한 만족도는 평등하게 나타났다. 또한 인스타그램은, 존재, 평판에 대해, 페이스북은 공유, 관계에 대해 각각 높은 만족도가 나타났다. 페이스북은 공유의 기능에서 사용 만족도가 가장 높았으나, 보기 싫은 광고 컨텐츠의 공유라는 기능에서 불편함이 나타났다. 이는 광고를 게재하지 않는 인스타그램과 비교 했을 때 향후 페이스북이 사용자 유지를 위해 보완해야 할 점이다. 또한, 인스타그램은 해시태그의 편리성으로 존재의 기능에서 사용도가 페이스북보다 월등히 높은데 비해 전체적인 만족도는 페이스북이 높다. 인스타그램의 만족도를 높이기 위해 페이스북의 가장 큰 장점인 소통, 공유의 기능적인 측면을 고려해 볼 필요가 있다.